Brief news summary

McKinsey & Company raporu, üretici yapay zekanın küresel ekonomiyi önemli ölçüde iyileştirebileceğini, potansiyel olarak 2,6 trilyon ile 4,4 trilyon dolar arasında katkı yapabileceğini vurgulamaktadır. Büyümenin müşteri hizmetleri, pazarlama, satış, yazılım mühendisliği ve AR-GE gibi sektörlerde olması bekleniyor. Ancak, AWS gibi platformlarda üretici yapay zeka uygulamak maliyet yönetiminde zorluklar içermektedir. Yeni bir rehber, bu maliyetleri kontrol etmek için stratejiler sunuyor ve temel modeller, büyük dil modelleri, tokenlar, vektör gömmeler ve veritabanları hakkında bilgi sahibi okuyucuları hedefliyor. Retrieval Augmented Generation (RAG) çözümlerine odaklanıyor ve Amazon Bedrock'u önemli bir kaynak olarak vurguluyor. Maliyet optimizasyonu için anahtar noktalar şunlardır: 1. **Model Seçimi ve Özelleştirme**: Hem maliyeti hem de performansı optimize etmek için belirli eğitim verileriyle uyumlu modeller seçin. 2. **Token Kullanım Yönetimi**: Token kullanımını izleyerek ve verimlilik için önbellekleme yaparak giderleri azaltın. 3. **Çıkarım Ücret Planları**: Esneklik veya tutarlı performans ihtiyacına göre talep üzerine veya sağlanmış verimlilik arasında seçim yapın. 4. **Ek Hususlar**: Güvenlik konularını ele alın, vektör veritabanı büyümesini yönetin ve maliyetleri ve verimliliği olumlu etkilemek için verileri stratejik olarak parçalara ayırın. Amazon Bedrock, üretici yapay zeka iş akışlarının verimli yönetimini destekler. İlgili maliyet faktörleri arasında sorgu hacimleri, token kullanımı ve veritabanı giderleri bulunur. Talep üzerine fiyatlandırma ile başlamak, başlangıç ​​performansının değerlendirilmesine olanak tanır ve talep arttıkça sağlanmış verimliliğe geçme seçeneği sunar. Maliyet tasarrufu önlemleri, istemleri optimize etmeyi, veritabanı parça boyutlarını ayarlamayı ve stratejik sınırlamalar belirlemeyi içerir. Seçilen parçalama yöntemi — anlamsal veya hiyerarşik — hem maliyetleri hem de doğruluğu etkiler. Rehber, teknolojik ilerlemenin ortasında iş değerini tahmin etmeye ve temel maliyet dinamiklerini anlamaya odaklanan 2. Bölüm için bir başlangıç ​​olarak hizmet eder.